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发布一个c++11开发的轻量级的并行Task库TaskCpp

文章编辑:2138com太阳集团 时间:2016年12月20日

TaskCpp概况

  TaskCpp是c++11开发的一个跨平台的并行task库,它的设计思路来源于MicroSoft的并行计算库ppl和intel的并行计算库tbb,关于ppl和tbb我在前面有先容。既然已经有了这两个大企业开发的并行计算库,我为什么还要开发自己的并行计算库。有两个原因:

 

ppl只能在windows上用不能跨平台,tbb能跨平台,但是受限于原始设计,tbb的task比较弱没有ppl的强大,所以他们不能完全满足我的要求;

我觉得可以用c++11可以开发出一个轻量级的好用的并行task库。

  TaskCpp在接口设计上尽量和ppl保持一致,因为我觉得ppl的接口很好很强大。因此,TaskCpp的接口用法和语义和ppl基本是一致的。因为TaskCpp是一个轻量级的task库,总共也不过三百多行代码,本着简单够用的原则,只提供了一些和ppl类似的常用用法, 有些不常用的特性不考虑支撑。比如,不支撑任务的取消,因为加入任务的取消会导致增加很多复杂性,而实际中用得比较少,所以不考虑支撑,够用就好。

 

支撑的平台

需要支撑c++11的编译器,建议编译器:

 

linux: GCC4.7+

windows: vs2012 nov ctp+, 最好是vs2013

库的使用

  使用TaskCpp仅仅需要包含头文件即可,在程序中使用只需要包含#include <TaskCpp.h>和少量的boost头文件即可。

 

TaskCpp的功能

TaskCpp提供一下功能:

 

并行任务:一种并行实行若干工作任务的机制。

基本的异步任务

延续的任务

组合任务

WhenAll

WhenAny

任务组

并行算法:并行作用于数据集合的泛型算法。

ParallelForeach算法

ParallelInvoke算法

ParallelReduce算法

TaskCpp用法先容

并行任务

基本的异步任务Task

 

  Task会创建一个异步操作,这个异步操作发起方式是延迟加载方式发起的,即在调用Task的Wait或者Get时才真正发起异步操作。Task可以通过std::function或者lambda表达式去创建,不支撑直接原生函数创建,如果要用原生函数需要先通过lambda或者std::function包装一下。Task的Wait接口只是等待异步操作结束。Task的Get接口接收参数并等待异步操作结束并返回结果。PPL中的get接口是不能接收参数的,TaskCpp的Get接口是可以接受任意参数的,更灵活一点,算是较PPL的一个小优点吧。下面是Task的基本用法:

 

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组合任务--WhenAll

 

  WhenAll保证一个任务集合中所有的任务完成。WhenAll函数会生成一个任务,该任务可在完成一组任务之后完成。 此函数可返回一个std::vector 对象,该对象包含集合中每个任务的结果。 以下基本示例使用WhenAll创建表示完成其他三个任务的任务。下面是WhenAll的基本用法:

 

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  注意:WhenAll是非阻塞的,它只是创建一个任务,在Wait或Get时才发起异步操作。传递给WhenAll的任务必须是统一的。 换言之,它们必须都返回相同类型。

 

组合任务--WhenAny

 

  WhenAny在任务集合中任意一个任务结束之后就返回。函数会生成一个任务,该任务可在完成一组任务的第一个任务之后完成。 此函数可返回一个 std::pair 对象,该对象包含已完成任务的结果和集合中任务的索引。下面是WhenAny的基本用法:

 

 View Code

 

  注意:WhenAny是非阻塞的,它只是创建一个任务,在Wait或Get时才发起异步操作。传递给WhenAny的任务必须是统一的。 换言之,它们必须都返回相同类型。

 

任务组--TaskGroup

 

  TaskGroup可以并行的处理一组任务,TaskGroup可以接受多个task或者function,TaskGroup的Wait等待所有任务完成。下面是TaskGroup的基本用法:

 

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  PPL的task_group的任务只能是void()形式的,TaskCpp允许一些简单类型的任务如int()、double()、string()等,其实任务的返回类型没有实际意义,因为Wait没有返回值,这里支撑多种返回类型的任务只不过是为了减少一点限制,用起来稍微方便一点罢了。PPL加入任务只能一个一个Run,要加入多个任务时有点繁琐,TaskCpp可以一次Run多个任务,比PPL要方便一些。这两点算是较PPL的两个小优点吧。

 

并行算法

ParallelForeach算法

 

  ParallelForeach算法与 STL std::for_each 算法类似,只是 parallel_for_each 算法并发实行任务。用法比较简单:

 

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ParallelInvoke算法

 

  ParallelInvoke算法并行实行一组任务。 在完成所有任务之前,此算法不会返回。 当您需要同时实行多个独立的任务时,此算法很有用。ParallelInvoke和TaskGroup的作用是一样的。用法比较简单:

 

void TestParaInvoke()

{

    auto f = []{cout << "1" << endl; return 1; };

    ParallelInvoke(f, []{cout << "2" << endl; });

}

ParallelReduce算法

 

  ParallelReduce算法在实际应用中比较常用,有点类似于map-reduce,可以并行的对一个集合进行reduce操作。ParallelReduce的用法稍微复杂一点,它的原型:

 

ParallelReduce(range,init, reduceFunc);

ParallelReduce(range,init, rangeFunc, reduceFunc);

  第一个参数是集合,第二个参数是算法的初始值,第三个参数rangeFunc是一个声称中间结果的函数,第四个参数是中间结果的汇聚函数。如果调用ParallelReduce(range,init, reduceFunc),则表示rangeFunc和reduceFunc是一个函数。


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联系人:王经理。

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